Amazon DeepAR

概要

• 意味：Amazonが開発した「時系列予測専用の深層学習アルゴリズム」
• 目的：過去のデータから将来の数値（売上・需要・アクセス数など）を高精度に予測する
• 利用場所：AWS SageMaker の「組み込みアルゴリズム」の1つ

基本の考え方

• 従来のARIMAなどは「1系列だけ」を対象に予測する
• DeepARは「複数系列（多商品・多店舗など）」をまとめて学習し、共通のパターンを見つける
• LSTM（長短期記憶）ネットワークを使って時間の流れ（季節・トレンド・周期）を捉える

仕組みの流れ

1. 複数商品の時系列データをまとめて入力
2. LSTMが過去データの特徴（周期・傾向・変動）を学習
3. 将来の値を「確率分布」として出力（平均値＋信頼区間）

出力の特徴

• 1つの数値ではなく「確率分布（例：平均120、95％範囲100〜140）」を返す
• 不確実性を含めた予測が可能

応用例

• 商品需要や在庫数の予測
• アクセス数・視聴率の予測
• 電力・交通量などの時系列分析

メリット

• 複数系列を同時学習するため、個別学習より精度が高い
• 季節性・トレンド・異常値を自動で考慮
• 確率的出力によりリスク評価も可能
• SageMaker上で「学習→評価→推論」までワンステップで実行できる

🧩 AWS MLS 試験での重要ポイント

• DeepARはSageMaker組み込みアルゴリズムの1つとして出題される
• 目的：時系列予測（forecasting）で使用される
• モデル構造：RNNベース（特にLSTMを使用）
• 特徴：
  • 複数時系列を同時に扱える（ARIMAとの違い）
  • 予測結果は「確率分布」で出力される
  • 将来の範囲（予測区間）を提供できる
• 使いどころ：売上・需要・在庫・アクセス数など「時間で変化する数値」
• 試験対策の覚え方：

  「DeepAR＝LSTMベースの時系列予測モデル（複数系列・確率出力）」

一言まとめ

DeepARは“LSTMを使った確率的な時系列予測モデル”。複数系列を同時に学習できる点が最大の特徴。